基于AMESim的混合动力汽车控制策略设计与优化

2024年1月8日发(作者：天津港平行进口车价格)

莫宇;尹安东

【摘要】为改善汽车的经济性和排放性能,本文以并联式混合动力汽车为研究对象,首先根据某款混合动力汽车设计要求,计算各个部件参数,并在AMESim软件上搭建了整车模型;然后采用逻辑门限值控制策略中的电力辅助控制策略,基于Matlab-Simulink搭建电力辅助控制策略,并在NEDC工况下进行联合仿真,最后集成Isight,采用NSGA-Ⅱ算法对控制参数进行优化,并进行优化后的整车经济性和排放性能仿真分析对比,验证了本文的控制策略设计与优化方法可行性.

【期刊名称】《汽车科技》

【年(卷),期】2018(000)001

【总页数】6页(P8-13)

【关键词】混合动力汽车;控制策略设计;遗传算法;参数优化

【作者】莫宇;尹安东

【作者单位】合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥230009;合肥工业大学汽车与交通工程学院,合肥230009;汽车技术与装备国家地方联合工程研究中心,合肥230009

【正文语种】中文

【中图分类】U469.72

引言

与传统汽车相比，混合动力汽车以其低油耗、低排放的优点受到人们的广泛青睐。而混合动力汽车的动力系统部件参数与控制策略参数决定了整车的燃油经济性和排放水平。尤其控制策略作为混合动力汽车的核心，决定了整车的工作状态以及车辆内部的能量分配。目前混合动力汽车的控制策略主要可以分为四种类型：基于逻辑门限能量管理策略；瞬时优化控制策略；全局最优控制策略；智能型能量管理策略。其中基于逻辑门限能量管理策略实现简单，鲁棒性好，所以目前应用较为广泛[1][2]。

在设定控制策略中具体参数时，一般根据设计者的经验或者多次的尝试来进行确定，但是这并不能保证所取参数最优。因此对混合动力汽车控制策略参数的优化是提升整车性能的重要之举。

本文以某款新开发的混合动力汽车为例，通过AMESim/Simulink建立整车模型与控制策略模型，研究控制策略设计可行性，最后使用Isight对其控制策略关键参数进行优化，使其在保证动力性基础上进一步降低油耗与排放。

1 混合动力轿车动力系统设计

1.1 动力总成设计

本文采用并联式混合动力总成，包括内燃机与电机两套驱动系统，二者既可以分开运作单独驱动，也可以联合驱动，其动力总成布置如图1所示：

图1 并联混合动力系统

1.2 动力系统参数设计

现以某款混合动力轿车为例进行计算。其主要的结构尺寸参数如下表1，技术指标如图2所示:

表1 混合动力轿车主要参数整车质量 / kg1495质心高度 / m0.5质心到前轴距离

/ m1.36质心到后轴距离 / m1.356车轮半径 / m0.275迎风面积m2/ 2.04

表2 混合动力汽车主要技术指标/ ≤12最大爬坡度 / %35混合动力模式油耗

L/100km混合驱动最高车速 / km/h170加速时间 0-100km/h/ ≤5.8

1.2.1 发动机参数设计

发动机作为混合动力汽车的主要驱动力来源，在各种工况几乎都要使用，单独驱动、行车充电、混合驱动等等。因此发动机最大功率的选择关系到汽车的动力性能好坏，影响着排放性和经济型的优劣。根据最高车速来初步选定发动机最大功率：最大爬坡度下的发动机需求功率：以100km/h通过6%道路：

式中：Pmax_e为发动机最大功率，ηT为传动效率，m为整车质量，f为滚动阻力系数，umax_e为最大车速，CX为空气阻力系数，S为车辆迎风面积，Pacc为车载附件消耗的总功率。

求得

最大转矩计算按照下式[3]：

式中：α为转矩适应系数，一般取1.1-1.3，npe_max为最大功率转速（取5000r/min）。

考虑到需要给电池充电以及汽车上电气消耗，计算结果保留10%余量。

1.2.2 电机参数设计

根据在纯电机驱动下的最高车速和混合驱动下的最高车速对其额定功率和最大功率进行匹配。

纯电动驱动下最高车速（120km/h）电机需求的峰值功率：

混合驱动下最高车速（170km/h）汽车所需求的峰值功率：

混合驱动模式下，0-100km/h加速时间要求下汽车所需要的峰值功率[4]：

式中：k为时间常数，电机的峰值功率为：

1.2.3 电池参数设计

电池的最大放电功率需满足式（9）

式中：ηmc是驱动电机及其控制器效率，ηb是控制器效率，Ploss是车辆附件所损耗的功率。

电池的总能量需求需满足下面公式：

式中：Eb为电池总能量，μα为平均车速（取40km/h），S为车速40km/h时的行驶里程（取60km），Ue为电池端电压（取360V）。

1.2.4 传动系参数设计

汽车的传动系传动比主要包括两个：主减速器传动比和变速器传动比。

（1）主减速器传动比

为了获取较大的爬坡和加速能力，应该选取较大的主减速器传动比。因此主减速器传动比应该满足下式：

式中：ne_max为发动机最高转速。

另外也尽可能的使得汽车在最大功率时达到最大车速，尽可能是发动机在最高车速是发挥最大作用，因此主减速器传动比也要满足：

（2）变速器传动比

当发动机单独驱动的时候，变速器最大传动比应该满足整车以最低稳定速度（25km/h）通过35%的坡道：

式中：Te_max为发动机最大输出转矩，αmax为35%对应坡度。

1.2.5 参数匹配结果

通过以上的分析和计算，所得结果如下表3：

表3 动力系统参数结果部件名称指标数值发动机最大功率 / kW70最大转矩 /

Nm140电机最大功率 / kW30额定转速 / r/min2500最大转速 / r/min6000最大转矩 / Nm115动力电池额定电压 / V360容量 / Ah32传动系主减速器4变速器3.65/2/1.3/0.95/0.7

2 控制策略设计与整车建模仿真

2.1 控制策略设计

由于汽车在城市工况下起停频繁，又需要满足加速和高速行驶需求[5]，因此采用逻辑门限值控制策略——电力辅助控制策略，此种控制策略将电机作为辅助能源，充分利用了电力系统地的优点，使得电机的输出跟随负载的波动，减少了发动机在非经济区域内的工作时间。

具体的，将控制策略模块分为2部分：模式划分模块与转矩计算模块。

（1）模式划分模块。根据汽车的行驶状态，将发动机与电机的驱动模式分为6种：

①联合制动模式：电机为发电机模式，制动能量回收，电池充电。超过电机充电最大转矩部分由机械制动器提供。

②纯机械制动：制动力矩由机械制动提供。

③纯电动驱动：电机为电动机模式，电机输出转矩等于汽车行驶需求转矩。

④纯发动机模式：发动机单独驱动，发动机输出转矩等于汽车行驶需求转矩。

⑤行走充电模式：发动机单独驱动，并给电池充电，发动机输出转矩等于电机充电转矩与汽车行驶需求转矩之和。

⑥联合驱动模式：发动机与电机协同驱动，汽车行驶需求转矩等于发动机与电机输出转矩之和。

根据汽车实时的状态，将汽车归为上述6种模式中的一种，输出对应模式代号至转矩计算模块。

（2）转矩计算模块。计算各个部件的需求转矩，并根据上模块所输出的模式代号对应输出当前模式下各个部件的需求转矩。

具体流程如下图2所示：

图2 控制策略流程图

2.2 混合动力汽车AMESim模型的建立

AMEsim是法国IMGINE公司于1995年推出的基于键合图的液压/机械系统建模、仿真分析的软件。该软件在液压以及机械建模上有着独到的优势。它的液压模型库和机械模型库能够以多种组合方式整合起来，基本能满足一切机械连接方式[6]。根据上述所得的数据，建立如图3的混合动力汽车模型，主要分为7个部分：

图3 混合动力汽车AMESim模型

驾驶员模型（DRIVER），发动机模型（ENGINE），电池模型（BATTERY），电机模型（ELECTRIC MOTOR），带主减速器的变速器模型（GRARBOX），汽车模型以及控制策略模型（CONCTOL UNIT）。

搭建好整车和控制策略模型之后，进入参数设置模式，参数设置完毕后，进入仿真模式，选取NEDC(New Eouropean Driving Cycle)工况，进行仿真。

仿真结果如图4--图7所示：

图4 最高车速

图5 最高车速（35%坡度）

图6 油耗

图7 实际车速与需求车速

由图4可知，该混合动力汽车在12s时车速28.25m/s（101.7km/h），在41s时车速为47.275m/s（170.19km/h）分别满足了100km加速时间与最大车速的设计要求；又由图5可知，在坡度为35%时最高车速可达9m/s（32km/h）满足最大爬坡度设计要求；图6一个NEDC工况下发动机油耗为476.2g，折合百公里燃油消耗5.73L，满足设计要求。综上，本文所建整车与控制策略模型可行。

3 控制策略参数多目标优化

3.1 控制策略参数优化模型建立

实际优化问题大多数属于多目标问题，自20世纪70年代以来，多目标优化问题在国际上引起了广泛的关注，并迅速发展为一门新兴学科[7]。

多目标优化问题的数学表达式：

式中：fk(x)为目标函数；gi(x)为约束条件；xj为第j个设计变量，为第j个设计变量的下限和上限。

本文优化的目标是在满足动力性要求的基础上尽可能的降低汽车的燃油消耗与排放，因此优化目标为：

在汽车行驶过程中，发动机的工作状态对整车性能影响最大，对于电力辅助控制策略而言，发动机转矩经济区域的上下限的选取尤为明显，其次电机的充电转矩以及电池的电量下限也有一定影响因此本文选取的设计变量为：发动机经济转矩区域包络线上/下限Tmax/Tmin；电量下限值SOCmin；充电转矩Tcharge。

约束条件为整车动力性能指标：最高车速；加速时间；最大爬坡度。具体表达式如下：

本文采用Isight集成AMESim对目标函数进行优化，首先需要用到AMESim的Export模块，对相关参数进行导出：将设计变量导出为Isight的输入变量，将目标函数到导出为Isight的输出变量。

在AMESim的Export模块定义完输入输出之后，将其保存并导入到Isight，此时会产生三个文件：name_xpt、name_、name_。这三个文件在使用Isight集成仿真是回用到[8]。

设置完成后，打开AMESim软件并再次运行仿真，此时name_、name_中就会形成此次仿真的具体数值。此时name_为设计变量，而name_变为相应的响应值。

将name_复制粘贴并改名，去掉tpl后保存，作为Isight的输入文件。之后外部调用AMEPilot生成输出文件，在调用AMEPilot之前首先要添加所在路径到环境变量。

新建记事本，输入AMEPilot name，并保存为，保存路径要与name文件相同。然后运行文件，得到文件作为Isight的输出文件。

拖拽Simcode组件和优化组件至流程线上，如图8所示：

图8 集成Isight的优化流程图

点击优化，选取输入参数（设计变量），变化值为±10%；输出参数（目标函数），令目标参数取最小值。设计优化方法为NSGA-Ⅱ，完成后进行优化仿真，得到多组Pareto解集，选取最优组与原始数值对比如表4所示：

表4 设计变量优化前后值名称优化前值优化后值Tmax0.80.835 Tmin0.50.511

SOCmin0.40.385 Tcharge10095

3.2 优化结果分析

根据上述优化结果，将表4为优化后所得的输入参数即设计变量代入AMESim仿真模型，选取NEDC工况，运行仿真，得到输出参数即目标函数在优化输入变量值下的值，如表5所示：

表5 优化前后目标函数值对比参数名称优化前值优化后值变化量CO g/

61.64951.623-16.4%HC g/ 11.019.856-10.5%Nog x/ 14.39112.562-12.7%油耗L/100km/ 5.734.74-17.3%

由表5可以看出，发动机三种排放物：碳氧化合物（CO）下降了16.4%，碳氢化合物（HC）下降了10.5%，氮氧化合物（NOx）下降了12.7%。而发动机油耗也相应的下降了17.3%，经济性与排放都有一定程度的提升。

根据仿真与优化结果，在发动机经济转矩区域包络线上/下限（Tmax/Tmin）增加以后，使得在工作过程中发动机低负载驱动的情况减少，电机驱动的区间变大，减少了发动机在低负载区间的消耗。而充电转矩（Tcharge）的变小，则减少了在发动机经济区域内工作时给电池充电的消耗。二者都降低了发动机的燃油消耗和排放。

4 总结

（1）以某款混合动力汽车为研究对象进行了动力系统参数匹配与控制策略设计，基于AMESim软件搭建了混合动力汽车整车模型，并在NEDC工况下进行了整车性能仿真，验证汽车各项动力性能指标，初步获得了整车燃油消耗与排放值。

（2）利用Isight软件simcode组件集成并调用AMESim模型，编写批处理文件，对混合动力汽车的控制策略主要参数进行仿真优化，优化后，混合动力汽车的燃油经济性与排放性都有了一定程度的提高。这对于混合动力汽车研究与节能减排都有一定的参考价值。

【相关文献】

[1]Kunal Vehicle Model Development using ASM-AMESim-Simscape Co-Simulation for Real-Time HIL Applications，SAE paper 2012-01-0932.

[2]郝伦飞.并联式混合动力汽车的 AMESim 建模与仿真[J].佳木斯大学学报.2012,05,30.

[3]陆通.基于AMESim 和 Simulink 平台的速度耦合混合动力汽车匹配及性能仿真研究[D],重庆:重庆大学.2012.

[4]张宇.插电式混合动力参数设计与优化研究[D],合肥:合肥工业大学.2015.

[5]叶盼.基于DP动态规划 ISG型行星耦合混合动力汽车模糊控制能量管理策略研究[D].重庆：重庆大学，2013.

[6]马天飞,崔泽飞,佟静.基于Isight和AMESim的液压减震器关键参数集成优化[J].汽车工程.2015,37(1):97-101.

[7]赖宇阳.Isight参数理论与实例讲解[M].北京:北京航空航天大学出版社,2012.

[8]崔泽飞.基于AMESim双筒充气式减震器建模仿真与优化[D].吉林:吉林大学,2014.[65]